21009.()卷积主要用于得到图片的局部特征感知,池化主要用于特征降维,压缩数据和参数的数量。

好的，让我们一起来看看这道题。 **题干：** 21009.()卷积主要用于得到图片的局部特征感知,池化主要用于特征降维,压缩数据和参数的数量。 - A: 正确 - B: 错误 **答案：A 正确** ### 解析： 1. **卷积（Convolution）** - 卷积层在神经网络中主要用于提取图像中的局部特征。比如，在一张图片中，卷积层可以识别边缘、纹理等细节特征。 - 举个例子：想象你在看一张风景画，卷积层就像一个“画家的眼睛”，它能识别出画面中的树木、天空、草地等局部特征。 2. **池化（Pooling）** - 池化层的主要作用是降低数据维度，减少计算量，并且保留最重要的特征信息。 - 比如，还是那张风景画，池化层就像是一个“摄影师”，他从整个画面上选取最关键的部分，比如一棵树的轮廓，从而保留主要特征但减少数据量。 ### 总结： - **卷积** 像是“眼睛”去发现细节特征。 - **池化** 像是“摄影师”去提取关键特征并简化信息。 因此，题干描述的内容是正确的。希望这个解释对你有帮助！